빅데이터 시대에 데이터 소유자를 위한 비즈니스 모델은 무엇인가요?

빅데이터가 하나의 트렌드이자 국가전략이 된 오늘날, 빅데이터의 가치를 어떻게 극대화할 것인가는 국민들의 고민거리가 됐다. 인터넷 기업, 통신 사업자 또는 다수의 스타트업에게 있어서 빅데이터의 실현은 특히 중요합니다. 비밀번호를 먼저 찾는 사람이 시장을 선점하고 발전을 이룰 수 있습니다. 빅데이터 비즈니스 모델을 탐색하는 동안 빅데이터는 삶의 모든 분야에 적용이 가속화되고 있습니다. 빅데이터는 사람들의 쇼핑, 여행, 친구 사귀기에 도움을 줄 뿐만 아니라 대학 입시와 같은 중요한 행사에서도 역할을 합니다.

빅데이터 산업은 무공해, 친환경, 저투자, 고부가가치라는 특성을 갖고 있으며, 우리나라가 과거의 자원 기반 경제 성장 모델을 전환하고 이를 촉진하는 것은 매우 중요합니다. '인터넷+' 실천계획, 국가 제조업 발전 30년 실현을 전략적으로 추진하고 있습니다. 지난 몇 년 동안 국내 빅데이터 산업은 더 많이 논의되고 덜 구현되었으며 비즈니스 모델은 초기 탐색 단계에 있습니다. 업계는 두 가지 극단적인 상황에 있습니다. 하나는 과열된 성급함이 특정 거품과 산업 위험을 가져왔다는 것입니다. 다른 하나는 빅 데이터에 대한 의구심입니다. 이는 단지 과장된 내용일 뿐이며 여전히 전통적인 관리 개념과 비즈니스 모델을 고수하고 있습니다. 그러나 2015년에 접어들면서 빅데이터 산업은 거품과 작별하고 산업 초기 단계에서 성장 단계로 넘어가는 보다 실용적인 발전 단계에 진입했습니다. 현재 빅데이터를 통해 어떻게 수익을 창출할 것인가는 업계가 탐구해야 할 중요한 방향이 되었습니다.

B2B 빅데이터 교류

국내외 기업 모두 빅데이터 거래를 추진하고 있다. 현재 우리나라는 '국가대표' 성격의 B2B 빅데이터 교환 모델을 모색하고 있다.

2014년 2월 20일, 중국 최초의 데이터 거래 산업 조직인 중관촌 빅데이터 거래 산업 연합이 설립되었으며, 같은 날 중관춘 슈하이 빅데이터 거래 플랫폼이 출시되어 빅데이터 거래 서비스 플랫폼입니다. 2015년 4월 15일, 구이양 빅데이터 거래소가 공식적으로 출범하여 첫 번째 빅데이터 거래를 완료했습니다. Guiyang Big Data Exchange가 완료한 첫 번째 데이터 거래의 판매자는 Shenzhen Tencent Computer Systems Co., Ltd.와 Guangdong Digital Guangdong Research Institute였으며 구매자는 JD Cloud Platform과 CICC Data Systems Co., Ltd.였습니다. 2015년 5월 26일, 2015 구이양 국제 빅 데이터 산업 박람회 및 글로벌 빅 데이터 시대 구이양 정상회담에서 구이양 빅 데이터 거래소는 "2015 중국 빅 데이터 거래 백서"와 "구이양 빅 데이터 교환 702 컨벤션"을 발표했습니다. 빅데이터 교류의 성격과 목적, 거래대상, 정보보호 보호 등에 대한 방향을 제시하고, 빅데이터 금광 실현을 위한 산업적 기반을 마련한다.

컨설팅 연구 보고서

국내 컨설팅 보고서의 대부분의 데이터는 국가통계국 등 다양한 부처 및 위원회의 통계 데이터에서 나온 것입니다. 전문 연구자들이 데이터를 분석하고 마이닝합니다. 다양한 산업을 식별하기 위해 정량적 특성을 사용하여 "2015년부터 2020년까지 중국 통신 장비 산업의 시장 조사 분석 및 개발 컨설팅 보고서"와 같은 "시장 조사 분석 및 개발 컨설팅 보고서"에서 흔히 볼 수 있는 정성적 결론을 도출합니다. ", "2015년부터 2020년까지 중국 휴대폰 산업 판매 현황" 분석 및 발전 전략", "2015년 광섬유 시장 분석 보고서" 등. 본 컨설팅 보고서는 소셜 세일즈를 위한 것이며 실제로는 O2O 빅데이터 거래 모델입니다.

각계각층의 분석 보고서는 업계의 수많은 기업에 지적 성과, 기업 운영 및 마케팅에 대한 데이터 참조를 제공합니다. 이는 시장에서 공급망을 최적화하고 과잉 생산을 방지하며 유지 관리에 도움이 됩니다. 시장 안정성. 이는 통계학과의 정형 및 비정형 데이터를 기반으로 한 전문적인 연구입니다. 이는 전통적인 일대다 산업 빅데이터 비즈니스 모델입니다.

데이터 마이닝 클라우드 컴퓨팅 소프트웨어

클라우드 컴퓨팅의 등장은 중소기업이 대용량 데이터를 분석할 수 있는 저렴한 솔루션을 제공하는 것이 클라우드 컴퓨팅의 가장 큰 매력입니다. . 클라우드 컴퓨팅 서비스의 SaaS 소프트웨어는 데이터 마이닝 및 데이터 정리를 위한 타사 소프트웨어 및 플러그인을 제공할 수 있습니다.

업계 전문가들은 빅데이터=대량데이터+분석소프트웨어+마이닝프로세스 등 다양한 강점을 지닌 강력한 분석소프트웨어를 통해 다양한 데이터 마이닝 서비스를 제공하는 것이 수익모델이라고 지적하고 있다. 국내 빅데이터 기업들은 클라우드를 기반으로 이러한 빅데이터 분석 소프트웨어를 개발했습니다. 이는 통계 분석, 데이터 마이닝 및 비즈니스 인텔리전스를 통합합니다. 사용자는 플랫폼에서 제공하는 풍부한 알고리즘과 알고리즘을 활용하기 위해 플랫폼으로 데이터를 가져오기만 하면 됩니다. 모델링, 데이터 처리, 기본 통계, 고급 통계, 데이터 마이닝, 데이터 매핑 및 결과 출력 등을 수행합니다.

데이터는 개인 데이터와 공용 데이터를 구분할 수 있는 시스템에 의해 균일하게 관리되므로 개인 데이터는 소유자만 사용할 수 있습니다. 또한 여러 데이터 소스에 대한 액세스를 지원하며 각계각층의 데이터를 분석하는 데 적합합니다. 배우고 사용하기 쉽고 조작 인터페이스가 간단하고 직관적입니다. 일반 사용자도 약간의 이해만으로 사용할 수 있으며 고급 사용자가 2차 개발을 위해 자신의 모델을 모델링하는 데에도 적합합니다.

빅데이터 컨설팅 및 분석 서비스

기관이나 기업의 규모가 클수록 보유하는 데이터의 양은 많아지지만, 대형 인터넷처럼 자체적으로 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 기업은 거의 없습니다. 따라서 빅데이터를 기반으로 빅데이터 모델링, 빅데이터 분석, 비즈니스 모델 전환, 마케팅 기획 등을 제공하는 전문 빅데이터 컨설팅 회사가 있을 것입니다. 결론과 컨설팅 결과는 더욱 설득력이 있으며 이는 전통적인 컨설팅 회사의 변화 방향이기도 합니다. 예를 들어, 외국의 대규모 IT 연구 및 컨설팅 회사의 부사장은 빅데이터가 구이저우 농업의 투입량을 60% 절약하고 생산량을 80% 늘릴 수 있다고 공개적으로 말한 적이 있습니다. 이러한 결론을 내릴 수 있는 회사의 능력은 물론 귀저우의 농업, 날씨, 토양 및 기타 데이터의 축적과 모델링 및 분석 능력을 기반으로 합니다.

정부 의사결정 자문 싱크탱크

'개혁을 전면적으로 심화하는 것과 관련된 몇 가지 주요 문제에 대한 중국 공산당 중앙위원회 결정'이 중국 공산당 제3차 전체회의에서 통과됐다. 중국 공산당 18대 중앙위원회는 싱크탱크를 강화하고 의사결정협의체제를 구축, 개선해야 한다고 분명히 밝혔습니다. 중국 공산당 중앙위원회 중앙문건에 '싱크탱크' 개념이 제시된 것은 이번이 처음이다.

최근에는 현대적인 싱크탱크 건설을 지향하고 국가 발전 전략에 봉사하는 것을 목표로 하는 수많은 싱크탱크가 급속히 설립되었습니다. 중국의 싱크탱크 수는 세계 12위에서 급증했습니다. 2008년부터 현재 2위. 빅데이터는 싱크탱크의 핵심이다. 데이터가 없으면 싱크탱크의 예측과 분석은 원천 없는 물과 같다. 정보가 방대하고 심지어 범람하는 경우, 싱크탱크는 정보를 분류하고 통합하는 능력을 향상시키기 위해 빅데이터 분석에 의존해야 합니다.

연구 결과에 따르면 행동의 93%는 예측 가능하다고 합니다. 이벤트가 디지털화되고 공식화되고 모델링되면 실제로 이벤트가 아무리 복잡하더라도 따라야 할 예측 가능한 규칙과 개발 방향이 있습니다. 상황은 매우 예측 가능합니다. 빅데이터의 적용은 정부의 의사결정 효율성과 과학적 의사결정을 지속적으로 향상시킬 것으로 볼 수 있다.

자체 플랫폼에서의 빅데이터 분석

빅데이터의 가치가 점차 각계각층에서 인식되면서 대규모 고객층을 보유한 대기업과 중견기업도 자체 플랫폼을 개발 및 구축합니다. 빅 데이터를 분석하여 기업 내부 ERP 시스템 정보 흐름에 포함시킵니다. 데이터는 기업 내부 의사 결정, 운영, 현금 흐름 관리, 시장 개발 등을 안내하고 추가하는 역할을 합니다. 기업의 내부 가치 사슬에 가치를 부여합니다.

애널리틱스 1.0 시대에는 데이터 웨어하우스가 분석의 기반으로 꼽힌다. 2.0 시대에는 기업들이 주로 Hadoop 클러스터와 NoSQL 데이터베이스에 의존했습니다. 3.0 시대의 새로운 '애자일' 분석 방법과 머신러닝 기술은 더욱 빠른 속도로 분석 결과를 제공하고 있습니다. 더 많은 기업이 전략 부서에 최고 분석 책임자(CDO)를 배치하고 풍부한 지식 구조와 풍부한 마케팅 경험을 갖춘 부서 간, 학제 간 인력을 구성하여 다양한 유형의 데이터에 대한 하이브리드 분석을 수행할 것입니다.

빅데이터 투자 도구

증권 시장 행위와 각종 지표는 투자자의 분석, 판단, 감정과 밀접한 관련이 있습니다. 2002년에는 행동경제학자 Kahneman과 실험경제학자 Smith가 노벨 경제학상을 수상했습니다. 행동경제학은 심리학, 특히 행동과학 이론을 금융에 통합시키기 시작했습니다. 실생활에서 많은 양의 사용자 데이터를 보유한 인터넷 기업은 포럼, 블로그, 뉴스 보도, 기사, 네티즌 사용자 감정, 투자 행동 및 주가를 연결하고 인터넷 행동 데이터를 연구하고 화제가 되는 주제와 시장 심리에 주목합니다. 투자 포트폴리오를 동적으로 조정하고 빅데이터 펀드 등 빅데이터 투자 도구를 개발했습니다. 이러한 투자 도구는 빅데이터를 투자 및 금융 상품으로 직접 변환합니다.

직접조달 온라인 거래 플랫폼

데이터 분석 결과는 종종 다른 산업의 비즈니스 기반이 됩니다. 현재 중국 실물경제의 전자상거래는 B2C, C2C, B2B 등, 심지어 O2O까지 대중화되고 있지만, 데이터 등 가상상품의 경우 현재 특별한 온라인 거래 플랫폼이 없습니다. 예를 들어, 의류제조업체가 특정 지역의 시장을 목표로 하고 해당 시장 고객의 키와 몸무게에 대한 중앙값과 평균값 데이터가 필요한 경우, 병원 신체검사 부서와 전문 신체검사 기관이 이러한 데이터를 제공합니다.

이 데이터를 획득함으로써 의류 회사는 세련된 생산을 수행하고 시장 수요를 충족하는 의류를 더 낮은 비용으로 생산할 수 있게 됩니다. Taobao 쇼핑과 같은 "빅 데이터 방향 조달 플랫폼"이 있다고 상상해 보십시오. 이 모델과 제3자 결제 플랫폼을 통해 상품과 같은 "데이터 분석 결론"이 나타날 것입니다. 이러한 상품은 조용히 물류 자원을 점유하지 않고 환경을 오염시키지 않으며 신속하게 대응하지만 '공급'과 '수요' 모두에 있어 거대한 시장을 가지고 있습니다. 또한, 빅데이터 방향성 조달 서비스 플랫폼이 거래하는 것은 기반이 되는 기본 데이터가 아닌, 정제 및 모델링을 통해 얻은 데이터 결과를 이 플랫폼을 통해 보장할 수 있다. 모든 판매자와 구매자는 반드시 실명으로 인증을 받아야 하며, 무결성 파일 메커니즘을 구축하고, 국가 신용 시스템에 연결되어야 합니다.

비영리 데이터 신용 평가 기관

국가가 국민 정보 보호를 형법의 범위에 포함시키기 전에는 국민의 개인 정보가 명확한 가격으로 공개적으로 판매되는 경우가 많았습니다. , '회색 산업'을 형성합니다. 이를 위해 2009년 2월 28일 통과된 형법 개정안(VII)에는 국민의 개인정보를 판매 또는 불법적으로 제공하는 죄와 국민의 개인정보를 불법적으로 취득하는 죄가 추가되었습니다. 이 법 조항은 특히 국가 기관이나 금융, 통신, 교통, 교육, 의료 및 기타 기관의 직원이 시민의 개인 정보를 타인에게 판매하거나 불법적으로 제공하는 것이 허용되지 않는 경우에 적용됩니다. 그러나 각종 검진기관, 부동산 중개업소, 피싱사이트, 홈페이지 게시판 등에서는 여전히 시민정보가 판매되고 있으며, 사기전화, 괴롭히는 전화, 영업전화 등은 사업자의 트래픽을 증가시킬 뿐만 아니라, 가맹점의 신용체계를 훼손시키는 행위로 나타나고 있습니다. 사회 전체와 시민의 안전감.

이전에는 데이터 거래를 거래소에서 정리하고 규정했지만, 거래소 직원은 본질적으로 전국의 방대한 데이터를 모니터링할 수 없었습니다. 데이터 정리는 형식 요구 사항을 충족하지 않는 데이터만 정리합니다. 세 가지 주요 범주는 불완전한 데이터, 잘못된 데이터, 중복 데이터입니다. 따라서 암시장 거래가 정상적인 시장 행위로 자리잡는 것을 방지하기 위해서는 비영리 데이터 신용 평가 기관을 설립하고 데이터 신용을 국가 신용 시스템의 일부로 기업 및 개인 신용 시스템에 통합하는 것이 매우 필요합니다.

향후 국가 공안부는 신용 평가 기관 외에도 데이터 보안국을 설립할 수도 있는데, 이는 인터넷 경찰의 범위에 포함되어 침해하는 기본 데이터에 대한 단속에 중점을 둘 것입니다. 기업 영업 비밀 및 시민의 개인 정보 보호에 관한 것입니다.

결론:

빅데이터는 포럼과 성급한 관점에서 점차 국가 거버넌스 시스템 구축, 마케팅 관리, 생산 관리, 증권 시장 등의 비즈니스 모델로 옮겨가고 있습니다. 다양하기도 합니다. 시장 경험에 따르면 구매와 판매가 있는 한 상품 경제가 존재할 것이며 어떤 비즈니스 모델이 주류가 될지는 시장에 의해 결정됩니다. 마지막 사실은 빅데이터 거래 상품 경제가 필연적으로 '인터넷+'의 중요한 부분이 될 것임을 증명할 것입니다.